间接状态监测下基于维修费用及残余寿命的设备维修策略

针对不能直接诊断间接状态监测下设备劣化状态的问题,提出了制定费用最优的设备预防性维修策略方法.利用马尔可夫链表示设备的劣化状态,给出了设备可靠度函数,运用贝叶斯规则和马尔可夫模型进行设备状态概率分布研究,建立了间接状态下设备维修费用和设备残余寿命模型,分析了基于设备维修费用和设备残余寿命的设备维修策略.通过实例说明了间接状态监测下基于维修费用和残余寿命制定并实施最优维修决策标准的方法.
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基于HMM的主题爬虫研究

主题爬虫是垂直搜索引擎的核心组成部分,它为面向主题的用户查询准备数据资源;提出了一种基于HMM的主题爬虫方法,方法不仅分析网页内容,而且还考虑网页的上下文链接结构,首先将当前网页的聚类结果作为观察状态、将当前网页到目标网页的链接距离作为隐含状态,然后通过HMM模型学习用户的主题浏览模式并利用它采集更多的主题网页;实验结果表明:方法能采集大量与指定主题相关的高质量网页,主题爬行效率优于Best-First主题爬虫。     

资产价格的抛物线跳跃扩散模型

以Bibby与Sφrensen(1997)抛物线扩散模型为基础,用一个线性趋势和跳跃加上一个扩散过程为资产价格对数建模,该扩散过程是一个漂移项为0、扩散系数依赖与瞬时的资产价格,该模型称之为抛物线跳跃扩散模型.通过模型成功的拟合了几个不同价格指数数据集合,表明抛物线扩散跳跃模型能够很好的体现资产收益分布的检验特征.开发了基于Milstein的McMC算法,成功的估计了模型的参数及隐含变量,并验证了所开发算法的有效性.     

FTC of hidden Markov process with application to resource allocation in air operation

This paper investigates the feedback control of hidden Markov process(HMP) in the face of loss of some observation processes.The control action facilitates or impedes some particular transitions from an inferred current state in the attempt to maximize the probability that the HMP is driven to a desirable absorbing state.This control problem is motivated by the need for judicious resource allocation to win an air operation involving two opposing forces.The effectiveness of a receding horizon control scheme based on the inferred discrete state is examined.Tolerance to loss of sensors that help determine the state of the air operation is achieved through a decentralized scheme that estimates a continuous state from measurements of linear models with additive noise.The discrete state of the HMP is identified using three well-known detection schemes.The sub-optimal control policy based on the detected state is implemented on-line in a closed-loop,where the air operation is simulated as a stochastic process with SimEvents,and the measurement process is simulated for a range of single sensor loss rates.     

N-策略工作休假M/M/1排队系统中的顾客行为研究

考虑N-策略M/M/1排队,休假期间服务员并未停止工作而是以较低的速率为顾客服务.系统的决策主体是顾客,基于"收益-成本"结构,利用马尔可夫过程理论,采取均值分析的方法,以顾客追求利益最大化为出发点,分析了全可见和几乎可见两种情况下的顾客行为.通过求解平衡方程,得到几乎可见情况下系统的稳态概率,进而求得几乎可见状态下顾客的期望逗留时间.构建均衡社会收益函数,并通过数值模拟,分析系统的各个参数对社会均衡收益的影响.     

带负顾客和不耐烦顾客的离散时间Geo/G/1重试排队

考虑了一个带负顾客和不耐烦顾客且重试时间为一般分布的离散时间Geo/G/1重试排队系统. 负顾客带走一个正在服务的顾客, 而对重试组中的顾客无影响.正顾客到达系统若遇服务器忙则可能进入重试组也可能离开系统.通过对此排队系统的嵌入马氏链进行分析, 得到了重试组队长和系统队长的概率母函数. 进而得到了一系列重要的排队指标. 此外, 还推导出了系统的稳态存在条件. 以及对无负顾客和不耐烦顾客时的特例进行了分析. 最后通过几个具体的数值实例演示了一些参数对系统关键性能指标的影响.     

跳跃自激发与非对称交叉回馈机制下的期权定价研究

跳跃集聚和波动率非对称回馈是股票价格运动过程中不可忽视的重要特征.基于动态跳-扩散半鞅随机过程,本文提出了具有时变跳跃到达率和波动率的双因子交叉回馈机制的期权定价模型,推导了跳-扩散交叉回馈模型的一般化风险中性变换关系;同时借助序贯贝叶斯方法对模型和跳跃风险溢价进行校准,并对道琼斯工业平均指数(DJX)、标普500指数(SPX)、苹果(APL)、IBM、JP摩根(JPM)股票进行实证研究,研究发现,它们的跳跃达到率和波动率都呈现集聚性和非对称回馈效应,且跳跃到达率具有更强的持续性和更大的杠杆系数;跳跃风险溢价在定价中占主要地位.期权定价的实证研究还表明,双因子交叉回馈模型具有最小的期权定价误差,定价能力明显优于单向回馈的跳-扩散模型.     

电动汽车城市行驶工况构建

通过采集电动汽车及传统汽车的实际行驶数据,使用K-均值聚类法和马尔可夫链理论构建电动汽车与传统汽车城市行驶工况。构建出的城市行驶工况与当下较为流行的传统汽车的行驶工况进行比较。结果表明,电动汽车行驶工况与传统汽车行驶工况的加速度有较大的不同;这是因为电动汽车的电机扭矩响应速度快,低速时可以输出大扭矩。构建出的电动汽车行驶工况还可以作为评价电动汽车的经济性与碳排放的依据。     

基于均值场理论和马尔可夫场的运动目标分割算法

研究了基于均值场理论和马尔可夫场的运动目标分割方法.该算法先对帧差图像进行简单的前背景划分,再采用均值场理论(MFT),建立马尔可夫随机场(MRF)模型,构造系统相应的能量函数.然后通过求取最大后验估计(MRF-MAP),即求最小能量函数,得出标记场,提取运动目标.实验结果证明:该算法能够很好地消除噪声,对运动目标分割具有较好的分割效果.     

客户关系的动态发展及其策略分析

根据客户关系管理中客户关系发展的周期性特点，提出了客户关系发展的五阶段模型．以此为基础，构造了马尔可夫过程模型，对客户关系的动态发展进行了分析研究，并得出了客户关系生命周期价值的定量计算方法．以该方法为基础，定量分析了影响客户关系发展的各个因子对客户关系生命周期价值的影响，得到了可供企业借鉴的客户关系管理策略．